OpenAI 차세대 모델 Astra, '재귀적 깊이' 추론 기법으로 안전 전문가들 우려

OpenAI의 차세대 모델 Astra는 '재귀적 깊이'라는 기법을 사용해 기존 추론 모델 대부분이 따르는 순차적 사고(sequential thinking) 방식 밖에서 작동할 수 있게 한다고 보도됐다. 이 기법이 AI 안전 전문가들 사이에서 우려를 낳고 있다는 것이 기사의 핵심이다.

기존 대형언어모델의 추론 방식은 토큰을 순차적으로 생성하며 사고 과정을 거치는 chain-of-thought 방식이 일반적이었다. 이런 순차적 방식은 모델의 사고 과정을 어느 정도 사람이 검토·해석할 수 있다는 점에서 안전성 점검의 근거로 활용돼 왔는데, 순차성을 벗어나는 새로운 추론 구조는 이 같은 해석가능성(interpretability)에 변화를 줄 수 있다.

AI 거버넌스나 리스크 관리 업무를 담당하는 실무자는 새로운 추론 기법이 모델 출력의 예측가능성과 감사(audit) 가능성에 미치는 영향을 주시할 필요가 있다. 기업 내부에서 생성형 AI 도입 시 모델의 추론 과정을 검토·통제하는 정책을 마련해온 조직이라면 이 같은 아키텍처 변화가 기존 통제 체계에 미치는 영향을 점검해볼 필요가 있다.

안전 전문가들이 구체적으로 어떤 위험을 지적했는지, OpenAI가 이에 어떤 대응을 하는지는 발췌만으로는 확인되지 않아 원문 확인이 필요하다.

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